Skip to main content

Библиотека бинарных алгоритмов с AI-магией

Project description

Vibe Binary 🔮

Умная библиотека бинарных алгоритмов с нейросетью для угадывания чисел

Python Version License PyPI

🌟 Особенности

  • 🔍 Умный бинарный поиск с визуализацией процесса
  • 🧠 Нейросеть для угадывания чисел через OpenRouter API
  • 🎯 Два режима работы: подробный и тихий (с суффиксом .c)
  • 🚀 Работает из коробки - не требует API ключей для демо-режима

📦 Установка

pip install vibe-binary

⚡ Быстрый старт Базовый бинарный поиск

from vibe_binary import binary_search, binary_search_c

numbers = [5, 2, 8, 1, 9, 3, 7, 4, 6]

# С подробным выводом процесса
result = binary_search(numbers, 7, verbose=True)
# 📦 Сортируем массив...
# 🔍 Ищем 7 в массиве из 9 элементов
# Шаг 1: [0-8] mid=4 → 5
#    ➡️ Идём вправо
# Шаг 2: [5-8] mid=6 → 7
# ✅ Найдено! Индекс: 6

# Чистая версия без вывода (для продакшена)
result = binary_search_c(numbers, 7)
print(result)  # 6

Угадывание чисел с нейросетью

from vibe_binary import neural_guess_number, neural_guess_c

# Запуск игры с нейросетью
neural_guess_number(100)  # Угадать число от 1 до 100

# Тихая версия
neural_guess_c(50)  # Угадать число от 1 до 50

Пример игры:

🔮 Vibe Binary с НЕЙРОСЕТЬЮ угадает число от 1 до 100!
Правила: + (мое число БОЛЬШЕ), - (мое число МЕНЬШЕ), = (угадал)
💫 Режим: НАСТОЯЩАЯ НЕЙРОСЕТЬ через API
──────────────────────────────────────────────────
🤔 Нейросеть предполагает: 50
Твой ответ (+, -, =): -
🤔 Нейросеть предполагает: 25
Твой ответ (+, -, =): +
🤔 Нейросеть предполагает: 37
Твой ответ (+, -, =): =
🎉 Нейросеть угадала за 3 попыток!

🛠 API Reference Функции поиска binary_search(arr, target, verbose=False, auto_sort=True) Бинарный поиск с визуализацией процесса.

Параметры:

arr - массив для поиска

target - искомый элемент

verbose - вывод процесса (по умолчанию False)

auto_sort - автоматическая сортировка массива (по умолчанию True)

Возвращает: индекс элемента или -1 если не найден

binary_search_c(arr, target, auto_sort=True) Чистая версия бинарного поиска без вывода.

Функции угадывания neural_guess_number(max_number=100, use_real_ai=True) Угадывание числа с помощью нейросети.

Параметры:

max_number - верхняя граница диапазона (по умолчанию 100)

use_real_ai - использовать настоящую нейросеть (по умолчанию True)

neural_guess_c(max_number=100) Чистая версия угадывания чисел.

Классы NeuralGuesser(max_number=100, use_real_ai=True) Класс для кастомных игр в угадывание чисел.

from vibe_binary import NeuralGuesser

guesser = NeuralGuesser(max_number=1000, use_real_ai=True)
guesser.start_game()

🚀 Продвинутое использование Кастомная настройка нейросети

from vibe_binary import NeuralAPI

# Создание собственного подключения к API
ai = NeuralAPI()
guess = ai.ask_neural_guess([(50, '-'), (25, '+')], 100)
print(f"Следующее предположение: {guess}")

Отключение нейросети

# Использование локального бинарного поиска вместо нейросети
neural_guess_number(100, use_real_ai=False)

🔧 Разработка Установка для разработки

git clone https://github.com/yourusername/vibe-binary.git
cd vibe-binary
pip install -e .

Запуск тестов

python -m pytest tests/

🤝 Вклад в проект Мы приветствуем вклады! Пожалуйста:

Форкните репозиторий

Создайте ветку для фичи (git checkout -b feature/amazing-feature)

Закоммитьте изменения (git commit -m 'Add amazing feature')

Запушьте в ветку (git push origin feature/amazing-feature)

Откройте Pull Request

📄 Лицензия Этот проект распространяется под лицензией MIT. Подробнее в файле LICENSE.

⚠️ Примечание

Библиотека использует OpenRouter API для доступа к нейросетям. Для демо-режима предоставлен публичный ключ, но для production использования рекомендуется получить собственный API ключ на OpenRouter.

Сделано с ❤️ и бинарной магией

Project details


Download files

Download the file for your platform. If you're not sure which to choose, learn more about installing packages.

Source Distribution

vibe_binary-0.1.1.tar.gz (8.2 kB view details)

Uploaded Source

Built Distribution

If you're not sure about the file name format, learn more about wheel file names.

vibe_binary-0.1.1-py3-none-any.whl (7.6 kB view details)

Uploaded Python 3

File details

Details for the file vibe_binary-0.1.1.tar.gz.

File metadata

  • Download URL: vibe_binary-0.1.1.tar.gz
  • Upload date:
  • Size: 8.2 kB
  • Tags: Source
  • Uploaded using Trusted Publishing? No
  • Uploaded via: twine/6.2.0 CPython/3.11.9

File hashes

Hashes for vibe_binary-0.1.1.tar.gz
Algorithm Hash digest
SHA256 0b00d0141e95a38d27fe167436c9c93cf4338532a983a2dc042118250031c549
MD5 210bd1a2792b2947f809a9b295e09369
BLAKE2b-256 25873d494c5fac2e97ca2bd2ab65453a993efcdbbfb75c213ba752c13939f5f5

See more details on using hashes here.

File details

Details for the file vibe_binary-0.1.1-py3-none-any.whl.

File metadata

  • Download URL: vibe_binary-0.1.1-py3-none-any.whl
  • Upload date:
  • Size: 7.6 kB
  • Tags: Python 3
  • Uploaded using Trusted Publishing? No
  • Uploaded via: twine/6.2.0 CPython/3.11.9

File hashes

Hashes for vibe_binary-0.1.1-py3-none-any.whl
Algorithm Hash digest
SHA256 789bcca2b7f379a6a9f5fd7f4212880e18180b7aa03b10ad1dc00cc453eafadd
MD5 d9a68530a5768ed1bb3f9a8bf827c8cf
BLAKE2b-256 bd94e2bc0291dc6f8bec10c6e417bcb51a75ec7729a3e5bf762d19f901f94a21

See more details on using hashes here.

Supported by

AWS Cloud computing and Security Sponsor Datadog Monitoring Depot Continuous Integration Fastly CDN Google Download Analytics Pingdom Monitoring Sentry Error logging StatusPage Status page